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Position: Home > Articles > 基于FA-SVM技术的烟草早期病害识别 Journal of Henan Agricultural Sciences 2020 (8) 156-161

基于FA-SVM技术的烟草早期病害识别

作  者:
张红涛;朱洋;谭联;许帅涛;刘迦南
单  位:
西安电子科技大学 机电工程学院;华北水利水电大学电力学院
关键词:
烟草;蛙眼病;赤星病;图像分割;特征提取;蚁群算法;萤火虫算法;支持向量机
摘  要:
为准确检测和识别烟草病害,为制定合理的病害防治措施提供科学依据,提出基于萤火虫算法优化支持向量机(FA-SVM)技术的烟草早期病害识别方法.以烟草常见的蛙眼病与赤星病为研究对象,利用可见光拍摄带有2种病害的烟草植物叶片,获取图像样本.利用形态学方法和图像分割技术得到病斑图像.提取病斑的颜色、纹理及形态学等共计32个特征,构建原始特征空间.利用蚁群算法(Ant colony optimization,ACO)对特征空间进行优化,依据适应度值选取最优特征组合,当适应度值达到最高为95.68时,有13个特征被选择.运用萤火虫算法(Firefly algorithm,FA)优化支持向量机(Support vector machine,SVM)的惩罚因子(c)与径向基核函数参数(g),提高分类器性能.当c=94.12、g=2.43时,对不同发育时期的2种病害的识别率达到96%.结果表明,利用FA-SVM技术识别烟草蛙眼病与赤星病2种常见病害是可行的.

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